'''四、简答题
1.答：数据可视化旨在借助图形化的手段，将一组数据以图形的形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。
2.答：折线图是将数据标注成点，并通过直线将这些点按某种顺序连接而成的图表，它以折线的方式反映事物沿某一维度的变化趋势，
能够清晰地展示数据增减的趋势、速率、规律及峰值等特征；柱形图是由一系列宽度相等、高低不齐的纵向矩形条组成的图表，
它使用矩形条的高度表示数据的多少，以此反映不同分类数据之间的差异；饼图是由若干个面积大小不一、颜色不同的扇形组成的圆形图表，
它使用圆表示数据的总量，组成圆的每个扇形表示数据中各项占总量的比例大小，主要用于显示数据中各项大小与各项总和的比例。
3.答：当使用pyplot API绘图时，用户需要先使用“import matplotlib.pyplot as plt”语句导入pyplot模块，
之后使用该模块调用绘图函数即可在当前的画布和绘图区域中绘制图表；当使用object-oriented API绘图时，
用户需要先创建画布（pyplot.Figure类对象），再在该画布上创建坐标系风格的绘图区域（pyplot.Axes类对象），之后调用绘图方法创建图形，将这些创建的对象组合到一起才完成一次完整的绘图。
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「尽君欢」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
'''
# ————面向对象的方式
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x_data = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)
y_sin, y_cos = np.sin(x_data), np.cos(x_data)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x_data, y_sin)   
ax.plot(x_data, y_cos)
plt.show()
# ————面向函数的方式
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x_data = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)
y_sin, y_cos = np.sin(x_data), np.cos(x_data)
plt.plot(x_data, y_sin)
plt.plot(x_data, y_cos)
plt.show()

